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Enregistrement W3209406253 · doi:10.1234/jse.v2i1.56

E-Learning implementation in higher education in response to the covid-19 pandemic: a review

2021· review· en· W3209406253 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Dewanti, Ni Putu Linda Santiari, Kadek Vishnu Vedamurthi

Notice bibliographique

RevueJournal of Science and Education (JSE) · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Distance educationFace-to-faceFace (sociological concept)Christian ministryHigher educationVirtual learning environmentSubject (documents)Best practicePolitical sciencePublic relationsMedical educationBusinessMathematics educationComputer sciencePedagogyPsychologySociologyLibrary scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through the use of technology, various sectors have shifted as a result of the covid-19 pandemic, including the education system. The educational paradigm evolves by leveraging information technology as a vehicle for scientific growth, and online learning has become a part of our life. Face-to-face sessions in traditional classrooms are transformed into live face-to-face sessions in virtual classrooms. The purpose of this study was to examine the implementation carried out by universities in selected research subject countries using the correspondence method of data collection. Correspondence was performed with contacts at several universities and the Ministry of Education (MOE) in each of the countries that became the focus of this research, including Singapore, Hong Kong, Australia, and Canada, in addition to Indonesia. It was then developed as a best practice based on the use of digital learning as an emergency response to the new corona virus pandemic. The findings indicate that Digital Learning, which involves and effectively uses technology, is an alternative option that is being implemented in these countries as part of the Emergency Plan in the education sector in connection with covid-19.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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